package com.bdqn.spark.chapter05.kv

import org.apache.spark.rdd.RDD
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}

object Spark22_RDD_Operator_Transform {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val sparkConf = new SparkConf()
      .setMaster("local[*]")
      .setAppName("operator-combineByKey")
    val sc = new SparkContext(sparkConf)

    // 需求：计算每组的平均数
    // 算子 - (Key - Value类型)
    val sourceRDD: RDD[(String, Int)] = sc.makeRDD(
      List(
        ("a", 1), ("a", 2), ("a", 3),
        ("b", 4), ("b", 5), ("b", 6)
      )
    )

    /**
     * combineByKey 需要三个参数
     * 第一个参数：将相同可以的第一个数据进行结构的转换，实现操作
     * 第二个参数：分区内的计算规则
     * 第三个参数：分区间的计算规则
     */
    //
    sourceRDD.combineByKey(
      // ("a", 1), ("a", 2), ("a", 3)
      v => (v, 1),
      (t2: (Int, Int), v) => {
        (t2._1 + v, t2._2 + 1)
      },
      // 把每个分区的数据加在一起
      // mid :中间结果
      // tval：每个分区的结果
      (mid: (Int, Int), tval: (Int, Int)) => {
        (mid._1 + tval._1, mid._2 + tval._2)
      }
    ).mapValues {
      case (sum, cnt) => {
        sum / cnt
      }
    }.collect().foreach(println)

    sc.stop()
  }
}
